Сравнительный анализ данных ледовитости Берингова моря по данным Sea Ice Index и Masie

DOI: 10.35595/2414-9179-2022-1-28-450-457

Посмотреть или загрузить статью (Rus)

Об авторах

А.С. Оганезов

ФГБОУ ВО «Сахалинский государственный университет»,
ул. Ленина, 290, Южно-Сахалинск, Россия, 693008;
E-mail: artusur@mail.ru

В.М. Пищальник

ФГБУН «ИМГИГиГ ДВО РАН»,
ул. Науки, д. 1Б, Южно-Сахалинск, Россия, 693000;
E-mail: vpishchalnik@rambler.ru

В.А. Романюк

ООО «СахалинНИПИ нефти и газа»,
ул. Амурская, д. 53, 693000, Южно-Сахалинск, Россия;
E-mail: varomanyuk2020@gmail.com

Аннотация

Выполнен сравнительный анализ ледовитости Берингова моря, рассчитанной по данным National Snow & Ice Data Center (NSIDC) с использованием алгоритмов NASA Team (Sea Ice Index) и совместного использования данных пассивного микроволнового и видимого диапазонов Near-Real-Time DMSP SSMIS Daily Polar Gridded Sea Ice Concentrations и Sea Ice Concentrations from Nimbus-7 SMMR and DMSP SSM/I-SSMIS Passive Microwave Data (MASIE-NH). Вычислены абсолютная и относительная разность значений ледовитости по алгоритмам Sea Ice Index и MASIE-NH с суточной дискретностью за 14 ледовых сезонов с 2006 по 2020 гг. Несмотря на то, что пространственные разрешения данных рассматриваемых алгоритмов и количественные критерии условия отнесения пикселя к чистой воде или ледяному покрову различны (сторона пикселя 25 и 4 км, идентификация 15 и 40 %, соответственно), кривые среднесезонного хода ледовитости синфазны, что подтверждается высоким значением коэффициента корреляции (0,92). Установлено, что разность значений ледовитости не является критичной и находится в пределах точности расчетов, что позволяет применять данные из обоих источников без расчета поправочных коэффициентов. Данные Sea Ice Index целесообразно использовать для анализа долгопериодной межсезонной изменчивости, поскольку ряд наблюдений с суточной дискретностью имеется с 1978 г. Сделан вывод о том, что использование обоих источников вполне допустимо и при анализе внутрисезонных флуктуаций. Отмечена характерная черта Sea Ice Index — фиксация наличия льда на протяжении всего теплого сезона, хотя по литературным источникам такое явление в Беринговом море характерно только для суровых типов зим. Вероятно, это связано с техническими сложностями идентификации ледяного покрова методами пассивного микроволнового зондирования.

Ключ. слова

ледовитость, Берингово море, данные дистанционного зондирования Земли, алгоритмы обработки SII и MASIE, сравнительный анализ

Список литературы

  1. Алексеева Т.А., Раев М.Д., Тихонов В.В., Соколова Ю.В., Шарков Е.А., Фролов С.В., Сероветников С.С. Сравнительный анализ площади морского льда в Арктике, полученной по данным спутниковой микроволновой радиометрии (алгоритм VASIA2) с ледовыми картами ААНИИ. Исследование Земли из космоса, 2020. № 6. С. 17–23. DOI: 10.31857/S0205961420060020.
  2. Гидрометеорология и гидрохимия морей СССР. Т. 10. Берингово море. Выпуск 1. Гидрометеорологические условия. СПб.: Гидрометеоиздат, 1999. 298 с.
  3. Митник Л.М., Трусенкова О.О., Лобанов В.Б. Дистанционное радиофизическое зондирование океана и атмосферы из космоса: достижения и перспективы (обзор). Вестник ДВО РАН, 2015 г. № 6. С. 5–20.
  4. Оганезов А.С., Минервин И.Г., Пищальник В.М. Новый этап исследований ледового режима Берингова моря на основе спутниковых данных. НАУКА РОССИИ: цели и задачи. Сборник научных трудов по материалам XXVI международной научно-практической конференции 10 апреля 2021 г. Изд. НИЦ Л-Журнал, 2021. Ч. 3. С. 58–62. DOI: 10.18411/sr-10-04-2021-90.
  5. Пищальник В.М., Романюк В.А., Минервин И.Г., Батухтина А.С. Анализ динамики аномалий ледовитости Охотского моря в период с 1882 по 2015 г. Известия ТИНРО, 2016. Т. 185. С. 228–239.
  6. Фролов Ю.С. Новые фундаментальные данные по морфометрии Мирового океана. Вестник ЛГУ, 1971. № 6. С. 85–90.
  7. Cavalieri D.J., Parkinson C.L., Gloersen P., Zwally H.J. Arctic and Antarctic Sea Ice Concentrations from Multichannel Passive-Microwave Satellite Data Sets: October 1978–September 1995 User’s Guide. NASA TM 104647, 1997. P. 17.
  8. Fetterer F., Knowles K., Meier W.N., Savoie M., Windnagel A.K. Sea Ice Index, Version 3. NSIDC: National Snow and Ice Data Center, 2017. DOI: 10.7265/N5K072F8.
  9. Meier W.N., Stewart J.S., Wilcox H., Hardman M.A., Scott D.J. Near-Real-Time DMSP SSMIS Daily Polar Gridded Sea Ice Concentrations, Version 2. NASA National Snow and Ice Data Center Distributed Active Archive Center, 2021. DOI: 10.5067/YTTHO2FJQ97K.
  10. USNIC (U.S. National Ice Center). IMS Daily Northern Hemisphere Snow and Ice Analysis at 1 km, 4 km, and 24 km Resolutions, Version 1. NSIDC: National Snow and Ice Data Center, 2008. DOI: 10.7265/N52R3PMC.

Для цитирования: Оганезов А.С., Пищальник В.М., Романюк В.А. Сравнительный анализ данных ледовитости Берингова моря по данным Sea Ice Index и Masie. ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Междунар. конф. M: Географический факультет МГУ, 2022. Т. 28. Ч. 1. С. 450–457 DOI: 10.35595/2414-9179-2022-1-28-450-457

For citation: Oganezov A.S., Pishchalnik V.M., Romanyuk V.A. Comparative analysis of the ice coverage in the Bering sea according to the Sea Ice Index and Masie data. InterCarto. InterGIS. GI support of sustainable development of territories: Proceedings of the International conference. Moscow: MSU, Faculty of Geography, 2022. V. 28. Part 1. P. 450–457. DOI: 10.35595/2414-9179-2022-1-28-450-457 (in Russian)